Cuore, l’intelligenza artificiale può scoprire lo scompenso dall’elettrocardiogramma: decisivo lo studio con l’Unical

Diagnosticare un principio di scompenso cardiaco potrebbe presto richiedere solo l'elettrocardiogramma (ECG), un esame semplice, rapido ed economico, senza attendere i tempi e i costi di un prelievo di sangue e di un ecocardiogramma. È questa la novità emersa da uno studio internazionale a guida italiana, pubblicato sulla prestigiosa rivista European Heart Journal - Quality of Care and Clinical Outcomes. I ricercatori hanno sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale (IA) in grado di leggere all'interno di un comunissimo elettrocardiogramma (ECG) tracce invisibili all'occhio umano, capaci di indicare con elevata precisione se nel sangue del paziente vi sia un livello elevato di NT-proBNP, il biomarcatore di riferimento per la diagnosi di scompenso cardiaco.

Nello studio, che ha visto la collaborazione dell'Università della Calabria, Humanitas University, l'Università Federico II di Napoli, l'Università e l'Azienda sanitaria universitaria di Trieste, l'Università di Zurigo, Imperial College London, King's College London e la Seoul National University, i ricercatori hanno "allenato" una rete neurale profonda analizzando 84.895 elettrocardiogrammi ed esami NT-proBNP. L'algoritmo ha imparato a cogliere micro-segnali elettrici impercettibili nella lettura tradizionale ma legati alla presenza del biomarcatore. Testato poi su 679 pazienti nei centri di Cosenza e Trieste, l'algoritmo ha mostrato un'accuratezza vicina al 90% nell'individuare i valori a rischio.

«Lo scompenso cardiaco è una delle grandi emergenze sanitarie del nostro Paese - spiega Ciro Indolfi, primo autore dello studio e presidente della Fondazione Italiana Cuore e Circolazione della SIC -. In Italia interessa oltre un milione di persone, con una prevalenza stimata dell'1-2% nella popolazione generale e circa 80.000 nuovi casi ogni anno. La frequenza cresce rapidamente con l'età e la malattia è tra le principali cause di ricovero negli anziani, con un impatto rilevante su mortalità, qualità della vita, famiglie e sostenibilità del Servizio sanitario nazionale».

Oggi la diagnosi di scompenso cardiaco parte spesso da sintomi generici come stanchezza, affanno o gonfiore alle gambe. «Per confermare il sospetto servono un prelievo del sangue con analisi di laboratorio (il dosaggio dell'NT-proBNP) e un'ecografia al cuore - dichiara Gianfranco Sinagra, Presidente della Società Italiana di Cardiologia e coautore dello studio -. Tuttavia, l'esame del sangue richiede tempi, costi e strutture adeguate, non sempre facilmente accessibili sul territorio o nei centri più piccoli. L'elettrocardiogramma, al contrario, è un esame economico, non invasivo, immediato e disponibile ovunque: dagli studi dei medici di famiglia alle farmacie, fino alle ambulanze. Applicare l'IA all'ECG permette di trasformarlo in un vero e proprio 'filtro digitale': uno strumento in grado di avvisare subito il medico quando è davvero necessario richiedere gli approfondimenti di laboratorio e specialistici».

L'algoritmo non sostituisce il biomarcatore di laboratorio e non formula da solo la diagnosi di scompenso cardiaco. Il suo possibile valore clinico è quello di favorire un riconoscimento più precoce del rischio e una migliore selezione degli approfondimenti, soprattutto quando il test ematico non è immediatamente disponibile o non viene richiesto di routine. Anche l'impiego nello screening opportunistico o, in futuro, in programmi di popolazione è una prospettiva da valutare con studi prospettici dedicati prima di una diffusione su larga scala. «Questi risultati dimostrano che l'ECG contiene molte più informazioni di quelle visibili all'occhio umano - sottolinea Indolfi -. Con l'intelligenza artificiale possiamo ricavare per la prima volta da un esame semplice e universale un segnale di allerta sul possibile aumento dell'NT-proBNP e indirizzare il paziente verso gli accertamenti appropriati».

«È un approccio - continua Sinagra - che potrà essere particolarmente utile per la diagnosi e il trattamento dello scompenso cardiaco soprattutto nelle aree dove l'accesso al laboratorio e alla diagnostica specialistica è più difficile, contribuendo a ridurre le disuguaglianze territoriali. Ora servono studi prospettici per dimostrare l'effettivo beneficio nei percorsi assistenziali e sugli esiti clinici». Le malattie cardiovascolari restano la prima causa di morte in Italia e sono responsabili di circa il 30% dei decessi. Il Paese dispone di una strategia nazionale per le patologie oncologiche, ma non ha ancora adottato un analogo piano istituzionale organico per la prevenzione e la cura delle malattie cardiovascolari. «La Federazione Italiana di Cardiologia, con il sostegno della Società Europea di Cardiologia, ha elaborato una proposta di Piano Strategico Nazionale per la Salute Cardiovascolare 2024-2027, che richiama la necessità di rendere più uniforme l'accesso alla prevenzione, alla diagnosi precoce e alle terapie innovative», ricorda Indolfi.

«In questo quadro, prevenire lo scompenso cardiaco, riconoscerlo prima e trattarlo secondo le evidenze rappresenta un obiettivo strategico per ridurre mortalità, ricoveri, disabilità e costi - evidenzia Sinagra -. L'Intelligenza Artificiale applicata a strumenti semplici e già diffusi, come l'ECG, può diventare uno dei mezzi per una cardiologia di prossimità e di qualità per i cittadini, indipendentemente dal luogo in cui vivono. Naturalmente per una valorizzazione clinica il dato andrà poi posto nel contesto complessivo e lì interverranno l'intelligenza umana e la competenza del medico».